Ingeniera Civil / El presente trabajo busca explicar y modelar la decisión de los usuarios del sistema de transporte Transantiago en cuanto a la estructura de viajes por día, a través del uso de datos pre-procesados de transacciones y georreferenciación de buses. En primer lugar, se exploran cuatro cortes temporales semanales entre 2011 y 2013, analizando la permanencia de usuarios, comportamiento temporal y preferencia modal entre bus y metro. Se caracteriza a los usuarios según quintil de ingreso estimado a través del ingreso comunal con la estimación de zona de residencia de Amaya (2013), y tipo de tarjeta: adultos y estudiantes de enseñanza básica, media y superior. Para modelar el comportamiento de los usuarios se utiliza dos cortes temporales semanales de abril y septiembre de 2013, usando una muestra aleatoria de tarjetas filtradas para obtener datos consistentes y representativos, para luego calibrar modelos Logit Multinomial por cada quintil y tipo de tarjeta, considerando como variable a explicar el cambio de comportamiento medido como la fuga del usuario en el siguiente corte o la disminución del cuociente viajes/día dejando cierta holgura por sobre el cuociente inicial. Se utiliza variables de calidad de servicio, como tiempo de viaje y espera, transbordos incluyendo o no cambios en líneas de metro, índices de cumplimiento de oferta, tasa de motorización comunal, índices de calidad en ruta y dummies de rangos de tiempos de viajes máximos observados para cada usuario y de los tres tipos de estudiante. Se obtiene modelos razonables en todos los casos, excepto en adultos y estudiantes del menor quintil de la muestra, debido a la poca varianza de sus variables explicativas. Los índices de calidad de servicio y/o cumplimiento de la oferta, resultan relevantes al explicar el cambio de comportamiento en usuarios adultos de todos los ingresos, y en la mayoría de los estudiantes. Se observa efectos de la estructura de viajes; en viajes muy largos o muy cortos, tienden a aumentar la propensión al cambio en la mayoría de los casos. También resultan relevantes el uso relativo de bus y metro, encontrándose que aquellos usuarios que utilizan más el bus, tienen una menor propensión a cambiar. La tasa de motorización aumenta la propensión a cambiar pero sólo se observa en los adultos de los quintiles más altos de ingreso y un tipo de estudiantes. Otro de los efectos incorporados es la localización, encontrándose diferencias de comportamiento para las comunas periféricas.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Transporte. Ingeniero Civil / ¿En qué modo de transporte viajo hoy al trabajo? Por muy cotidiana que parezca esta pregunta, su respuesta no es para nada trivial. Esta está influenciada por factores propios de los modos de transporte y por factores externos de la situación de cada individuo y su entorno. En particular para el transporte público, se cree que el nivel de servicio que este le entregue a sus usuarios afecta su decisión de continuar viajando en él. Esta tesis plantea como hipótesis que existen factores del transporte público que tienen un impacto directo en el comportamiento de sus usuarios. Al verse estos modificados, la satisfacción percibida por los usuarios varía, lo que repercute en la frecuencia con que estos viajan en el sistema. Mediante el uso de datos pasivos del transporte público en Santiago, Chile y Gatineau, Canadá esta investigación analiza la incidencia de los principales atributos del sistema en la frecuencia de uso de este por parte de sus usuarios. Esta tesis esta estructurada en cinco secciones. La primera contiene una revisión de la literatura relacionada con el uso de datos pasivos en el transporte público y la migración de usuarios. La siguiente sección está dedicada al análisis de los datos. Primero se definen criterios para identificar y eliminar observaciones erróneas o atípicas. Luego se lleva a cabo un análisis gráfico que permite observar los patrones temporales y espaciales de los usuarios. Gracias a este análisis se identifican los puntos críticos de la red, las diferencias en la demanda por zonas, la varianza en la cantidad de transacciones en el sistema, el impacto de la incorporación de un nuevo corredor de buses rápidos y otros aspectos propios de cada sistema. En la sección siguiente se modela la frecuencia con que un usuario viaja en transporte público según su experiencia pasada con el sistema. Dos cortes temporales son necesarios. El primero periodo explica la experiencia de viaje de cada usuario mediante atributos tales como el tiempo de viaje, espera y caminata, el modo de transporte preferido, la estimación de residencia, entre otros. El segundo periodo muestra con que frecuencia los usuarios viajan en transporte público. Dependiendo la cantidad de días y transacciones realizadas estos son clasificados en frecuentes, semi frecuentes, no frecuentes y ausentes. Construidas estas categorías, un modelo logit ordinal es utilizado para identificar los atributos que poseen un impacto significativo en el comportamiento de los usuarios. En la penúltima sección se replica la metodología propuesta en la ciudad de Gatineau, Canadá. Este nuevo escenario prueba la capacidad de reproducir la metodología con un sistema de transporte público diferente y permite encontrar factores comunes que afecten el comportamiento de los usuarios. Finalmente, en la última sección se discuten las contribuciones, limitaciones y trabajos futuros de la metodología propuesta, comparando los resultados de cada escenario y del global de la tesis.